NLP詞向量：從word2vec、glove、ELMo到BERT詳解
目前，詞向量（又叫詞嵌入word embedding）已經成爲NLP領域各種任務的必備一步，而且隨着bert elmo,gpt等預訓練模型的發展，詞向量演變爲知識表示方法，但其本質思想不變。學習各種詞向量訓練原理可以很好地掌握NLP各種方法。生成詞向量的方法有很多種，本文重點介紹word2vec,glove和bert。 各種詞向量的特點： One-hot：維度災難 and 語義鴻溝； 矩陣分解
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